基于直方图的高精度色偏图像识别方法

一、成果基本信息

二、成果简介

    本发明提供了一种基于直方图的色偏图片精确区分技术，对于输入图片生成直方图，将直方图输入二分类器判断图片是否具有色偏，如果有色偏常用白平衡处理，没有色偏则直接输出。发明内容包括：（1）采用直方图构建了分类图片训练集、验证集和测试集。不同于传统方法中采用实物图片作为图片集的基本单元，本方法的创新点在于以实物图片对应的直方图构建图片集。相比于实物图片，其对应的直方图直观地表征了三基色在全部灰阶范围内的分布情况，更加能够反应图片的颜色特征，因而更加有利于实现精确高效的颜色区分。（2）提出了一种生成适合于分类训练直方图的方法。其特征在于以黑色作为直方图的背景色，由于黑色对应的灰阶为0，可以大大减小在训练过程中的计算量。红、绿、蓝三通道的直方图分别用红、绿、蓝三色填充，三个通道直方图交叠部分用白色填充，白色填充部分的面积可以直观地反应色偏的强弱程度，有助于实现高效训练。用这种新型的训练集，采用业界已有的常用训练模型，得到了高精度的分类器。经验证，直方图集训练损失函数可以达到更低，收敛更快。直方图集分类器对正常图片和色偏图片的识别精度分别比实物图片集分类器高2.3%和6.5%，这样的改进在机器学习中已经很明显。 

三、前期已转化取得的社会经济效益:无

特别声明

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